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sklearn中级教程——特征选择

sklearn中级特征选择教程在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。

Echo_Wish·2024-01-22 01:11

【学习笔记】-使用LSTM算法实现余额宝资金流入流出预测

使用LSTM算法实现余额宝资金流入流出预测关键词：LSTM、基于大规模历史数据预测、MSE数据来源：[天池大赛-资金流入流出预测-挑战Baseline]数据预处理：根据数据集进行数据预处理生成每日购入资金总量

Michelle F·2024-01-21 23:02

【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归（代码实测）

、statsmodels库2、计算各种统计量3、F检验、t检验4、置信区间、预测区间5、残差正态检验6、自相关检测一、一元线性回归代码实测①导入相关模块首先导入必要的模块，这里主要使用了Python的sklearn

柯宝最帅·2024-01-21 20:04

XTuner 大模型单卡低成本微调实战

（数据预处理）指令微调指令跟随微调时候需要对训练数

RessCris·2024-01-21 18:46

AI手写数字识别（二）

应用的主体逻辑都在MNIST.App项目的文件中，该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码，以及一行推理预测的代码。剩下的都是自动生成的代码。界面联动是为了实现手写输入时的

人工智能MOS·2024-01-21 16:01

python对cmip6数据进行偏差校正Delta

importxarrayasxrimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportpymannkendallfromscipy.statsimportpearsonrfromsklearn.metricsimportr2

houhaha_·2024-01-21 15:23

可视化 | 【echarts】金字塔图

数据预处理，将数值转换为百分比。定义图表的配置项option，其中包括了图表的标题、提示框、x轴、y轴、数据系列以及数据缩放功能等等。通过myChart.setOption

啦啦右一·2024-01-21 10:22

信号处理专题设计-基于边缘检测的数字图像分类识别

目录一、实验目的二、实验要求三、实验原理1.卷积神经网络（CNN）模型2.边缘检测3.形态学操作4.鲁棒性四、实验过程1.数据预处理2.网络的构建3.模型的训练4.边缘检测和形态学操作相关代码5.模型训练结果

长安er·2024-01-21 09:11

基于机器学习的心电图诊断识别

人工智能导论心电数据预处理基于机器学习的心电图诊断识别基于集成学习的心电图诊断识别实验报告，实验截图，截图内容是自己程序执行后的输出人工智能领域主要包括计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、跨媒体分析推理

未晞~·2024-01-21 08:06

【Python 数据分析】描述性统计：平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值、中位数、百分位数、用箱型图表示分位数

目录简述/前言1.平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值2.中位数3.百分位数4.用箱型图表示分位数简述/前言前面讲了数据分析中的第一步：数据预处理，下面就是数据分析的其中一个重头戏：描述性统计，

小邓在森林·2024-01-21 07:28

ImportError: DLL load failed while importing qhull:问题解决

遇到这个问题，搜索许多答案，有一个可供参考的答案引起我的注意，即python包之间版本的互不兼容，于是我就去试了一下，下了较低版本的sklearn，其他安装包（如numpy,scipy,matplotlib

浅墨\·2024-01-21 07:22

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果

代码骑士·2024-01-21 07:05

4、Pipline管道

pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、简介2、举例3、构建管道步骤1:定义预处理步骤步骤2:定义模型步骤3:创建和评估管道4、总结1、简介Pipelines管道是保持数据预处理和建模代码组织

AI算法蒋同学·2024-01-21 06:27

GBDT分类实战完全总结(二)

第二部分：sklearn分类实例实例一：Featuretransformationswithensemblesoftrees使用集成树的特征转换importnumpyasnpnp.random.seed

Lilian1002·2024-01-21 02:17

GBDT回归实战完全总结(二)

第二部分：sklearn分类实例（一）、实例一：GradientBoostingregressionDemonstrateGradientBoostingontheBostonhousingdataset.ThisexamplefitsaGradientBoostingmodelwithleastsquareslossand500regressiontreesofdepth4

Lilian1002·2024-01-21 02:17

GBDT分类实战完全总结（一）

第一部分：参数说明（一）、简述sklearn自带的ensemble模块中集成了GradientBoostingClassifier的类，参数包括：classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier

Lilian1002·2024-01-21 02:46

实际生产中有关于 Android SDK开发的总结

1、开篇与设计一、前言在本章中你可以了解到如何设计一个SDK，定义与第三方交互的数据结构、数据预处理。了解到SDK与APP交互的通讯机制，包括整个流程的交互逻辑设计，规避信任问题。

椰果玩安卓·2024-01-21 02:38

数据预处理 matlab & 数据质量评估

知乎数据类型转换等Mathworks数据预处理概念辨析配对是同一批样本的前后比较，独立是两批不同样本的的比较独立样本是指我们得到的样本是相互独立的。

try_trying_try·2024-01-20 19:51

python中sklearn库predict,python sklearn linearmodel

大家好，小编来为大家解答以下问题，python中sklearn库predict，pythonsklearnlinearmodel，今天让我们一起来看看吧！

pingf123·2024-01-20 16:26

【文本到上下文 #2】：NLP 的数据预处理步骤

今天，我们更深入地探讨NLP的核心——数据预处理的复杂世界。这篇文章是我们的“完整NLP指南：文本到上下文”博客系列的第二部分。

无水先生·2024-01-20 15:08

机器学习Python7天入门计划--第一天-机器学习基础-讲人话

掌握基本的数据预处理技巧。理解线性回归的原理和应用。学习内容：机器学习基础什么是机器学习：机器学习是一种使计算机能够从数据中学习规律和模式的技术。

M.D·2024-01-20 09:39

（9-3）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：数据预处理

1.1.6数据预处理数据预处理是训练高质量机器学习模型的关键步骤，在这一步需要检查缺失数据并进行特征工程，以将数据转换为适合模型训练的状态。

码农三叔·2024-01-20 09:21

Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读

Multi-TaskLearningbasedVideoAnomalyDetectionwithAttentionAbstract1.Introduction2.Previouswork3.Method3.1

何大春·2024-01-20 08:24

【Pytorch】搭建一个简单的泰坦尼克号预测模型

通过这个项目，你会学到如何使用PyTorch框架创建神经网络、进行数据预处理和训练模型。我们将探讨如何处理泰坦尼克号数据集，设计并训练一个神经网络，以预测乘客是否在灾难中幸存。

Avasla·2024-01-20 06:19

卷积神经网络入门

三、卷积神经网络4、ResNet18识别草书实战4.1数据展示4.2导入的库4.3数据预处理部分4.4切割数据集并定义数据加载器4.5训练网络4.6可视化损失函数、精度变化总结前言近年来,卷积神经网络(

朱笨笨·2024-01-20 05:47

数据预处理中的插值操作

用于深度学习模型的训练数据有时会遇到分辨率不统一的情况，不利于模型训练出最优的结果。三维插值操作#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueNov2813:07:352017@author:chunleiml"""importnumpyasnpimportscipy.ndimageasnd#插值反插值操作defimage_interp(data,original_space

chunleiml·2024-01-20 05:30

动手学深度学习3 数据操作+数据预处理

数据操作+数据预处理1.基础数据结构-N维数组2.数据操作实现--基础的张量运算1.张量--创建与赋值1.数据生成--创建torch.arange2.张量的属性--shape、numel3.reshape

陌上阳光·2024-01-20 04:48

python算法与数据结构（搜索算法和拓扑排序算法）---深度优先搜索

图的深度遍历，宽度遍历基本原理；会使用python语言编写深度遍历，广度遍历代码；掌握拓扑排序算法搜索算法的意义和作用搜索引擎提到搜索两个子，大家都应该会想到搜索引擎，搜索引擎的基本工作步骤；网页爬取—数据预处理

茨球是只猫·2024-01-20 04:48

中文词向量训练-案例分析

1数据预处理，解析XML文件并分词#!

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 22:26

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

还是以鸢尾花数据集为例：fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_circles

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

error: subprocess-exited-with-error × python setup.py egg_info did not run successfully.报错

│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'

zzzbeauty·2024-01-19 16:39

数据预处理方面的小坑

今天要做的是从一个网络入侵检测数据集中，读取数据，进行预处理。首先，看一下数据的类型：0,tcp,ftp_data,SF,491,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,2,0.00,0.00,0.00,0.00,1.00,0.00,0.00,150,25,0.17,0.03,0.17,0.00,0.00,0.00,0.05,0.00,normal,200,udp,

Flamingjay·2024-01-19 13:00

机器学习---文字特征提取

文本特征过程：特征抽取对文本等数据进行特征值化是为了让计算机更好的理解数据fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#实例化CountVectorizervector

咸鸭蛋泡泡·2024-01-19 11:44

机器学习：holdout法（Python）

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,StandardScaler#类别标签编码，标准化处理

捕捉一只Diu·2024-01-19 10:40

机器学习：BootStrapping（Python）

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.decompositionimportPCA

捕捉一只Diu·2024-01-19 10:06

在分类任务中准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，如何在python中使用呢？

fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_true=[0,1,1,0,1,1]y_pred=[0,1,0,0,0,1]accu

小桥流水---人工智能·2024-01-19 08:49

transformer猪肉价格预测实战可直接运行

你可以使用各种来源（如金融数据API、网站爬虫等）获取数据，并进行数据预处理和特征工程。在这里，我们使用一个简单的示例数据集。importpandasaspd#示例数据（日

mqdlff_python·2024-01-19 08:17

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。

Better Bench·2024-01-19 07:23

2024美赛数学建模思路 - 案例：异常检测

type=blog一、简介–关于异常检测异常检测（outlierdetection）在以下场景：数据预处理病毒木马检测工业制造产品检测网络流量检测等等，有着重要的作

建模君Assistance·2024-01-19 06:21

KNN回归：通过折叠交叉验证来寻找最佳的k值并绘制折线图

fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV

g191913·2024-01-19 03:05

laafeer·2024-01-19 03:35

计算机视觉：AI如何识别与理解图像

一、图像识别与理解的基本过程数据预处理在图像识别与理解的过程中，首先需要进行数据预处理。这一步骤包括图像的读取、归一化、裁剪等操作，以确保后续的图像处理和分析

Imagination官方博客·2024-01-19 00:57

sklearn-线性回归

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

1 sklearn线性回归

sklearn线性回归一、普通最小二乘线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression小结二、岭回归岭回归分类LASSOsklearn里面一个类对象就是一个模型，直接封装了训练

Michael_Flemming·2024-01-18 21:25

sklearn线性模型之Lasso回归

文章目录Lasso简介Lasso类LassoCVLasso简介Lasso，即TheLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，是用于拟合稀疏系数的线性模型，其最小化目标函数为min⁡w12n∥Xw−y∥22+α∥w∥1\min_w\frac{1}{2n}\VertXw-y\Vert^2_2+\alpha\Vertw\Vert_1wmin2n1∥Xw−y∥2

微小冷·2024-01-18 21:54

机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归

机器学习-04基于sklearn广义线性模型-Lasso回归Lasso回归坐标下降算法官方手册示例再现重要代码解释Lasso回归稀疏系数是指含零较多的系数。

布比与迈克大炮·2024-01-18 21:54

基于深度学习的时间序列算法总结

RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比，这些模型通常只需要经数据预处理

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

简介和数据预处理

简介16SrRNA位于原核细胞核糖体小亚基上，包括10个保守区域(ConservedRegions)和9个高变区域(HypervariableRegions)，其中保守区在细菌间差异不大，高变区具有属或种的特异性，随亲缘关系不同而有一定的差异。因此，16SrDNA被认为是最适于细菌系统发育和分类鉴定的指标，用于揭示生物物种的特征核酸序列[1]，常见的是基于第4可变区(V4)约290bp或者第3和第

吴十三和小可爱的札记·2024-01-18 20:50

2024大数据主要方向及岗位职责（二）

根据大数据技术体系及对人才的需求，本标准围绕数据预处理、数据标注、数据分析、产品开发、项目实施与运维、平台建设、数据安全、数据管理、运营与应用、咨询服务等10个方向对人才的岗位能力进行说明。

泰迪智能科技·2024-01-18 20:11

【2024华数杯国际数学建模竞赛】问题A 光伏发电完整代码+结果分析+论文框架（一）

问题A数据搜集一、问题分析问题一问题二二、模型假设四、符号说明五、模型的建立与求解5.1问题一模型的建立与求解5.1.1基于箱线图的数据预处理5.1.2描述性统计分析5.1.3基于斯皮尔曼系数的相关性分析

Better Rose·2024-01-18 19:43

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